RH

Ralf Hüsing

<Product Engineer & AI Orchestrator />

Über mich

Als Senior Softwarearchitekt mit über 20 Jahren Erfahrung im System-Engineering stehe ich an der Schnittstelle zwischen klassischer Unternehmenssoftware (.NET / MS SQL) und moderner KI-Orchestrierung. Ich konzipiere robuste Produktlösungen, die bestehende ERP- und Datenbank-Strukturen sicher in die Ära agentischer KI-Workflows überführen.

Der Fokus liegt dabei auf der Steuerung und Absicherung intelligenter KI-Agenten durch maßgeschneiderte lokale Schnittstellen (MCP) und statische Code-Analysen. Diese Seite zeigt eine Auswahl eigener Open-Source-Werkzeuge, die aus dieser Auseinandersetzung entstanden sind.

Fachliches Profil

Produkt-Engineering & System-Architektur

  • Nachhaltiges Produktdesign: Konzeption von strukturierten CLI-Tools und Individualsoftware. Fokus auf pragmatische Software-Architektur und die bewusste Vermeidung von Over-Engineering.
  • Robuste Backend-Systeme: Langjährige Praxiserfahrung in der Anwendung der SOLID-Prinzipien zur Schaffung wartungsfreundlicher und hochperformanter Anwendungskerne.

Daten-Infrastruktur & Legacy-ERP

  • Verbindung der Generationen: Tiefgehende Praxis in der Erweiterung, Pflege und Modernisierung gewachsener Legacy-ERP-Systeme und langlebiger Software-Architekturen.
  • Datenbank-Ebene (SQL): Fundierte Expertise in MS SQL Server, T-SQL (Stored Procedures, Query-Optimierung) und dem sicheren Management geschäftskritischer Datenbestände.

Agentic AI & System-Orchestrierung

  • Advanced Agentic Workflows: Orchestrierung autonomer KI-Agenten zur automatisierten Qualitätssicherung, statischen Analyse und Produktivitätssteigerung.
  • Sichere Kontext-Brücken: Entwicklung lokaler Schnittstellen (wie MCP-Server) zur datenschutzkonformen und zielgerichteten Bereitstellung von Systemkontexten.
  • Praktische Toolchain-Integration: Zielgerichteter Einsatz moderner Entwicklungsumgebungen und Agenten (wie Claude Code, Cursor, Antigravity, Cline) mit eigenen Kontrollinstanzen.

Open-Source-Projekte

Auswahl privater Werkzeuge und technologischer Machbarkeitsstudien auf GitHub.

Vanilla JS / SVG / Glassmorphism

AI Agent Workflow Visualizer

Wie arbeiten autonome KI-Agenten hinter den Kulissen? Dieser interaktive 3D-Visualizer macht den unsichtbaren Entscheidungsprozess eines Agenten greifbar: Von der natürlichen Fragen-Eingabe über die Kontext-Analyse (KnowHowToAI) und SQL-Abfrage (SqlToAi) bis hin zur präzisen Antwort.

  • Transparente Agenten-Logik: Demonstriert live, wie ein LLM komplexe Fragen analysiert, Kontext-Wissen abfragt, SQL generiert und Selbstkorrekturen vornimmt.
  • Backend-Traffic vs. Minimales Ergebnis: Stellt den immensen Hintergrund-Aufwand dem übersichtlichen, klaren Resultat für den Anwender gegenüber.
  • Interaktives Glassmorphism-UI: Schwebende, sanft wabernde Glaskarten mit voller Drag-&-Drop-Steuerung und dynamischen SVG-Bezier-Datenströmen.
Interaktive Demo starten →
Python 3.13 / MCP

ComputeToAi

Eine generische Simulations-Engine (Speicher, Effekt, Zeitstrahl) mit Fokus auf agentischer Finanzplanung und Monte-Carlo-Simulationen über ein Model Context Protocol (MCP).

  • Generischer Kern: System-Dynamics-Konzept (Stock & Flow) zur Modellierung von Speichern und zeitabhängigen oder korrelierten Effekten.
  • Agenten-Steuerung: Kein eigenes Frontend; die Interaktion (Pläne anlegen, Simulation starten) erfolgt komplett über einen MCP-Server.
  • Finanzplanung & Simulation: Ruhestands- und Cashflow-Modellierung inklusive Portfolio-Rebalancing, Steuern und statistischer Monte-Carlo-Auswertung.
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.NET 10 / C#

SourceToAI

Ein eigenständiges CLI-Tool, das lokale C#-Solutions analysiert und in strukturierte, AI-optimierte Markdown-Feeds konvertiert.

  • Multi-View-Export: Erzeugt verschiedene Ansichten (Komplett, Signaturen, Public API, DTOs).
  • Adaptive Namespace-Clustering: Splittet große Projekte intelligent nach Namespace-Hierarchie auf.
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.NET 10 / Roslyn

AiNetLinter

Ein CLI-Tool, das C#-Code per Roslyn-Syntaxanalyse gegen konfigurierbare Qualitätsregeln prüft, um typische Fehlerquellen bei KI-unterstützter Entwicklung (z. B. Halluzinationen, fehlende Nullability, Phantom-Dependencies) zu reduzieren.

  • Baseline / Ratchet: Prüft inkrementell nur geänderte Dateien per SHA-256-Vergleich.
  • AI-Context-Footprint: Misst transitive Codezeilen-Metriken für optimierten Kontextbudget-Verbrauch.
  • Phantom-Dependency-Ban: Verhindert Halluzinations-Fehler durch Namespace-Verbote.
  • Auto-Fixer: Korrigiert automatisch Sealed-Klassen, Readonly-Felder und Nullability-Fehler.
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.NET 10 / MCP

SqlToAi

Ein Model Context Protocol (MCP) Server für MS SQL Server, der es KI-Assistenten ermöglicht, Datenbankschemata sicher zu explorieren, Abfragen zu validieren und SQL-Statements auszuführen.

  • PII Shield (Anonymisierung): Automatische, strukturkonsistente String-Anonymisierung zum Schutz von Kundendaten zur Laufzeit.
  • Schreibschutz (Read-Only Guard): Integrierter Schutz blockiert verändernde Operationen, steuerbar über dynamische Rechte-Probes.
  • Schema-Enrichment: Reichert Schemadaten für das LLM mit echten fachlichen Beschreibungen aus externen Quellen an.
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.NET 10 / MCP

KnowHowToAI

Eine hierarchische Markdown-Wissensdatenbank mit MCP-Schnittstelle, die Dokumentation für KI-Agenten strukturiert durchsuchbar und im Detail abrufbar macht.

  • Markdown-Hierarchie: Einfache Pflege lokaler Dokumentation als Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter.
  • Synchronisiert per CLI: Validiert und importiert die Ordnerhierarchie per Wipe-and-Dump in eine relationale MS SQL Server-Datenstruktur.
  • Semantischer MCP-Zugriff: Ermöglicht LLMs gezielte Abfragen (list_children, search_docs, get_doc) zur Einsparung von Context-Tokens.
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.NET 10 / CLI

CleanupTempFiles

Ein sicheres Kommandozeilen-Tool zum Aufräumen temporärer Dateien in konfigurierten Verzeichnissen, gedacht für den periodischen Einsatz über die Windows-Aufgabenplanung.

  • Marker-Datei-Prinzip: Rührt nur Verzeichnisse an, in denen eine Marker-Datei explizit Regeln freigibt – sonst wird nie etwas gelöscht.
  • Dry-Run per Default: Protokolliert Löschkandidaten, ohne tatsächlich zu löschen, bis --execute explizit gesetzt wird.
  • Wildcard-Regeln mit Alters-Schwellwert: Muster und Mindestalter je Regel, inklusive Ausschlussliste und Denylist gegen Konfigurationsfehler.
Repository

Tech-Stack

C# / .NET 10 .NET Framework 4.8 / C# 7.3 MS SQL Server / T-SQL Sage 100 Roslyn AST Analysis Python AI-Agent Integration (MCP) Claude Code Cursor Cline Antigravity OpenRouter Git / GitHub Softwarearchitektur (SOLID)

Kontakt

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